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15 artículos

La medicina de la adicción explora cómo las sustancias y los comportamientos compulsivos alteran el cerebro, buscando tratamientos que restauren la salud y la dignidad de quienes luchan contra estas condiciones. En este espacio, desmitificamos la ciencia detrás de la recuperación, desde la neurobiología hasta las nuevas terapias clínicas, haciendo que el conocimiento complejo sea comprensible para todos.

En Gist.Science, procesamos cada nuevo preimpreso publicado en medRxiv dentro de esta categoría, ofreciendo tanto resúmenes técnicos detallados como explicaciones en lenguaje sencillo. Nuestro objetivo es cerrar la brecha entre la investigación de vanguardia y la comprensión pública, asegurando que los hallazgos más recientes sobre dependencia estén al alcance de todos.

A continuación, encontrará la selección más reciente de estudios en medicina de la adicción, listos para ser explorados con nuestras herramientas de síntesis.

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Adversity and brainAGE associations with age of first cannabis use in the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study

En un gran estudio longitudinal de adolescentes estadounidenses, se encontró que las adversidades en la infancia temprana, tales como el bajo nivel socioeconómico y la disfunción familiar, fueron predictores más sustantivos del inicio del consumo de cannabis que la edad cerebral cortical, la cual mostró solo una asociación modesta específicamente en las mujeres.

Thiessen, K. A., Yu, Y., Schmid, L., Brieant, A., Frangou, S., Schutz, C. G.2026-08-21
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Markov computational modeling to predict opioid vs. money choice and behavioral effort in regular heroin users

Este estudio demuestra que un modelo computacional de Markov predice con precisión el comportamiento de búsqueda de opioides y el gasto de esfuerzo en usuarios regulares de heroína al analizar cómo la latencia de decisión y las discrepancias de esfuerzo influyen en la tendencia a repetir o cambiar de elección entre recompensas de droga y monetarias.

Jhand, A. S., Greenwald, M. K.2026-08-21
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Food Addiction Symptoms in Adults with Alcohol Use Disorder

Este estudio revela que los síntomas de adicción a la comida son prevalentes en aproximadamente un tercio de los adultos con trastorno por consumo de alcohol y están significativamente asociados con un índice de masa corporal más alto, mayor malestar psicológico y una mayor gravedad de la dependencia al alcohol, independientemente del estado de búsqueda de tratamiento.

Barb, J. J., Yang, L., Yarmovsky, J., Schwandt, M., Ramchandani, V., Diazgranados, N., Gearhardt, A. N., Leggio, L.2026-08-12
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Determinants of Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation Efficacy in Tobacco Use Disorder: A Pre-Registered Study

Este estudio preregistrado de 60 participantes demuestra que la eficacia de la rTMS aguda para el trastorno por consumo de tabaco está significativamente predicha por un mayor consumo de cigarrillos, deseo de fumar y severidad de la abstinencia en el nivel basal, así como por patrones distintos de conectividad funcional pretratamiento entre la ínsula y las regiones cerebrales de recompensa/autorreferencia.

Apostol, M. R., Jordan, T., Haase, G., Uddin, L. Q., Leuchter, A. F., Petersen, N.2026-07-01
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The emotional impact of gambling-related advertising: an experimental functional Near-Infrared Spectroscopy study protocol

Este protocolo de estudio describe un experimento transversal de fNIRS diseñado para investigar las respuestas corticales prefrontales a los anuncios de apuestas en individuos con diversas experiencias de juego, utilizando la correlación inter-sujeto y el análisis de frecuencia multibanda para identificar marcadores neurales de vulnerabilidad e informar regulaciones de salud pública.

Daniel, L.-I., Ros-Leon, A., Molina-Rodriguez, S., Pellicer-Porcar, O., Cabrera-Perona, V., Ibanez-Ballesteros, J.2026-05-27
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High-resolution Orbitofrontal Cortex Morphometry and Cannabis Use Disorder Severity in High-risk Emerging Adults: A Preliminary Study

Este estudio preliminar de adultos jóvenes en riesgo revela que una mayor gravedad del trastorno por consumo de cannabis se asocia con una reducción del área superficial y un aumento del grosor cortical en subregiones específicas de la corteza orbitofrontal y de la corteza prefrontal medial/corteza cingulada anterior, las cuales a su vez se correlacionan con depresión, síntomas de trauma, impulsividad y motivos específicos de consumo de cannabis.

Hargreaves, T. L., McIntyre-Wood, C., Elsayed, M., Vandehei, E., Belisario, K. L., Lee, L., Blakely, A., Halladay, J. L. (…)2026-05-27
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Global Burden Of Problematic Internet Use: An Umbrella Review and Metanalysis

Esta revisión umbrella y metaanálisis de 11 revisiones sistemáticas que involucran a más de 3 millones de individuos estima que la prevalencia global de comportamientos problemáticos de uso de internet oscila entre el 6% para los videojuegos y el 32% para el uso de teléfonos inteligentes, al tiempo que destaca una heterogeneidad metodológica sustancial y la necesidad crítica de investigaciones de mayor calidad y diversidad geográfica.

Schwarze-Taufiq, T., Weber, S., Larrain, B., Gatica-Bahamonde, G., Corazza, O., Neicun, J., Stein, D. J., Ioannidis, K. (…)2026-05-25
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Indirect Genetic Effects on Alcohol Use Disorder and Nicotine Dependence

Este estudio concluye que la transmisión intergeneracional del riesgo de trastorno por uso de alcohol y dependencia de la nicotina se debe principalmente a efectos genéticos directos, encontrándose solo efectos genéticos indirectos modestos en la cantidad de cigarrillos consumidos, mediados por el comportamiento de fumar de los padres.

Luo, M., Trindade Pons, V., Zakharin, M., Pingault, J.-B., Gillespie, N. A., van Loo, H. M.2026-04-19
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A Machine Learning Based Causal Interface for Time-Varying Environmental Predictors of Substance Use Initiation in the ABCD Study

Este estudio presenta un marco causal basado en aprendizaje automático que utiliza datos longitudinales del estudio ABCD para identificar predictores ambientales y conductuales específicos y compartidos de la iniciación en el consumo de sustancias, destacando factores modificables como los patrones de sueño y el entorno familiar.

Wei, M., Yadlapati, L., Peng, Q.2026-04-17